
文 | Jan Yang
来源 | 简书
标签云是一套相关的标签以及与此相应的权重。典型的标签云有30至150个标签。权重影响使用的字体大小或其他视觉效果。同时,直方图或饼图表是最常用的代表约12种不同的权数。因此,标签云彩能代表更多的权,尽管不那么准确。此外,标签云通常是可以交互的:标签是典型的超链接,让用户可以仔细了解他们的内容。——摘自百度百科
数据可视化上标签云一般作为时事热词、关键词展示,通过输入不同的标签以及相对的权重可以简单生成标签云,从而使这些标签或者关键词成为吸引眼球的亮点之一。那么下面我们要用国外网站Tagxedo来制作高大上的标签云。
安装插件
首先打开http://www.tagxedo.com/app.html,后可以点击文字后即可下载插件Silverlight_x64.exe,安装完毕后重启浏览器,再重新打开网址即可加载制作工具,这步没完成当然是没办法做标签云的,可以试试换个网络环境或者fan墙。
制作标签云
按照前一步安装完插件后就会见到下面这个画面,左边是操作栏,右边是显示栏。先点击进去第一个Load,会看到一个输入框,然后我们只需要将想要显示出来的字输入Enter Text里,点击Submit即可更换标签,你的文字就可以做成标签云。
标签设置
做好初步的标签云后细心的会发现有些字被拆分成多块,那么怎么才能让它们不分开?先找到左边菜单栏Word | Layout Options这个选项,进入后顶部选择Word底部有个Apply NonLatin Heuristics的选项,将原来默认的Yes改为No就可以得到我们要的效果。
更改形状
改完标签设置后,发现标签之间比较紧密,这是由于形状导致的分布,我们可以通过更改形状来得到更多样式的标签云。点击菜单栏Options—Shape后可以看到很多的形状,选择你喜欢的就可以完成形状变更。由于笔者比较喜欢动物,那就更改成鸽子、海豚有木有。
调整颜色和主题
有时候我们用颜色的深浅来突出标签的重要性,接下来我们调整字体的深浅。左侧菜单栏Respins—Color点击逆时针就会看到标签云自动调整颜色分布。做到这里可能有人觉得都是同一个颜色是不是太单调了。没关系,我们来改变标签云的主题,酱紫就有五颜六色的标签云出现。点击菜单栏Theme右边的逆时针或者三角符号选择自己喜欢的主题颜色。
自定义形状
如果你觉得里面的形状还没找到更加有逼格的,那我们来继续做。点击菜单栏Shape右侧的三角图形然后在点击Add Image添加想要的图形照片,此处以乔布斯为例,再调整下阀值和模糊度即可。
保存图片
最后最后最后,我们需要将制作好的标签云以图片的形式保存下来方便我们分(zhuang)享(bi),点击菜单栏Save选择合适的图片大小即可。
本文链接:http://www.jianshu.com/p/ccf280c197c9?utm_campaign=haruki&utm_content=note&utm_medium=reader_share&utm_source=qqend
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29